Kültürel mirasın dijital dokümantasyonunda derin öğrenme mimarilerinin kullanımı
Use of deep learning architectures in the digital documentation of cultural heritage
- Tez No: 885080
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TOLGA BAKIRMAN, PROF. DR. BÜLENT BAYRAM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeodezi ve Fotogrametri, Geodesy and Photogrammetry
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Gelişen dünyamızın en büyük sorunlarının başında gelen küresel ısınma ve iklim değişikliğinden dolayı kültürel yapılarda deformasyonlar gittikçe artmakta ve yok olmayı beraberinde getirmektedir. Bundan dolayı gelecek nesillerin toplumun geçmişi ile bağ kurabilmesi ve kendi benliğinden kopmaması için geçmişin en somut ürünlerinden olan kültürel yapılar, değişen iklim şartları, yanlış restorasyon uygulamaları ve kötüye kullanımından kaynaklı kültürel yapılar ciddi zarar görmektedir. Bu zararlar otsu biyolojik oluşumlar, parça kopması, renk değişimi, kabarma gibi deformasyonlardır ve yıkılma gibi önüne geçilemez sonuçlar ortaya çıkmaktadır. Bu konuda diğer ana bilim dallarında da çalışmalar yapılmaktadır. Bunun için yapılar üzerinde ölçümler yapılmakta ve ardından bilgisayar ortamında çizilerek belgelenmektedir. Yapılan çalışmalara yardımcı olabilmek adına görüntüler üzerinde hızlı çatlak tespitleri, durum haritaları oluşturulması ve hali hazır veriler üzerinden yorumlamalar yapılması işlemleri hızlandıracaktır. Bunun için günümüzde oldukça yaygın olarak kullanılan yapay zekâ mimarilerinin kültürel yapıların dokümantasyonu ve çatlakların tespitinde kullanımı test edilmiştir. Bu tez kapsamında tarihi yapılara ait açık kaynaklı görüntüler indirilerek bir veri seti oluşturulmuştur. Bu veri seti kullanılarak kültürel miras özelinde derin öğrenme mimarisi geliştirilmiştir. Ek olarak literatürde yer alan farklı yapay zekâ mimarileri ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar incelendiğinde do tez kapsamında geliştirilen YTU-CHNet mimarisi ile %78,72 F1-skor doğruluğu elde edilmiştir. Literatürde yer alan ve gelişen teknoloji kullanılarak günümüzde oldukça yaygınlaşan yapay zekâ mimarilerinin tarihi yığma yapılardaki hasar durumunun tespiti ve çatlak geometrisinin belirlenmesinde kullanılabileceği sonucuna varılmıştır.
Özet (Çeviri)
Due to global warming and climate change, among the biggest problems facing our evolving world, deformations in cultural structures are increasing, leading to decay and disappearance. Therefore, for future generations to connect with the past of society and not lose their own identity, cultural structures, one of the most concrete products of the past, are seriously damaged due to changing climate conditions, incorrect restoration practices, and misuse. These damages include vegetative biological formations, breakage, discoloration, swelling, and irreversible results such as collapse. Studies are also being conducted in other main disciplines in this regard. Measurements are made on the structures, and documented by drawing them in a computer environment. Quick crack detection on images, creation of condition maps, and interpretation of existing data will accelerate the processes to assist these studies. For this purpose, the use of artificial intelligence architectures, widely used today, has been tested in the documentation of cultural structures and detection of cracks. In this thesis, open-source images of historical buildings were downloaded to create a dataset. Using this dataset, a deep learning architecture was developed specifically for cultural heritage. In addition, it was compared with different artificial intelligence architectures mentioned in the literature. When the results were examined, an F1-score accuracy of 78.72% was achieved with the YTU CHNet architecture developed within the scope of this thesis. It has been concluded that artificial intelligence architectures, becoming increasingly common through evolving technology, can be used for damage detection in historical stone structures and determining crack geometry.
Benzer Tezler
- Tarihi eserlerin dokümantasyonunda çeşitli veri toplama yöntemlerinin incelenmesi
Analysis of various data collection methods for documentation of historical artifacts
RAMAZAN ALPER KUÇAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMAGÜL KILIÇ
- Türk motiflerinin fotogrametrik yöntemlerle dijitalleştirilmesi ve arşivlenmesi
Digitization and archiving of turkish motives by photogrammatical methods
EDA MENEKŞE
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Jeodezi ve FotogrametriMersin ÜniversitesiUzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. ALİ ULVİ
- Tarihi köprülerin digital fotogrametri tekniği yardımıyla modellenmesi
Modelling of historical bridges by the means of digital photogrammetry
EMİN ÖZGÜR AVŞAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Fotogrametri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. DURSUN ZAFER ŞEKER
- Irak Türkmen Türkçesi Amerli ağzı üzerine bir inceleme
Research on Iraq Turkmen Turkish's Amerli dialect
MUBEEN SHAHEEN IBRAHIM IBRAHIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
DilbilimAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiTürk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİHAL ÇALIŞKAN
- Kültürel mirasın üç boyutlu modellenmesi ve web ortamında sunulması
3-dimensional modelling of cultural heritages and presenting on the web
AHMET USLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Jeodezi ve FotogrametriAfyon Kocatepe ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT UYSAL